一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统

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一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统
申请号:CN202510058180
申请日期:2025-01-14
公开号:CN119989668B
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多源属性耦合的渗透率预测方法及系统,包括:获取多源属性信息和渗透率数据,所述多源属性信息包括裂隙密度、孔隙度和涌水量;构建多源属性‑渗透率耦合预测模型,基于多源属性信息和渗透率数据对多源属性‑渗透率耦合预测模型进行训练;将所述多源属性信息输入到训练好的多源属性‑渗透率耦合预测模型中,得到预测渗透率;本发明以裂隙密度、孔隙度、涌水量等多属性信息与渗透率的耦合关系作为标准化模型的核心,采用数理公式描述各属性之间的耦合关系,结合实验和数值模拟数据,以便在深度学习模型中建立其物理约束。
技术关键词
渗透率预测方法 深度学习预测模型 插值方法 关系 多任务 实验室测试数据 物理 深度学习模型 密度 更新网络参数 分支 数值 模型预测值 数据处理模块 传播算法 水头 超参数
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